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硅谷特约作者｜Meta 人工智能科学家、科普作家许家骏博士
编辑｜杨锦
今年诺贝尔物理学奖揭晓的消息让科技界为之振奋 - 76岁的人工智能先驱杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)与约翰·霍普菲尔德(John Hopfield)共同获得这一殊荣。
这是人工智能领域首次获得诺贝尔物理学奖，标志着AI在科学研究中的重要地位得到权威认可。
辛顿和霍普菲尔德的获奖理由是——"利用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明"。这个看似不属于传统物理学任何分支的成果为何能获此殊荣？原因在于两位科学家巧妙运用了物理学理论工具来构建机器学习的基础框架。
NASA SDO拍摄的太阳耀斑（图中三个画面的亮光处）。这三张图片展示了极端紫外线的不同波段，用青色、金色和红色标示耀斑中的超高温物质。
AI助力太阳物理研究：一个典型案例
想象一下,每天早上太阳升起时,全球数十台尖端望远镜都在密切"注视"着这颗恒星。从地面到太空,从可见光到紫外线,它们不知疲倦地记录着太阳的每一个"表情"。
太阳动力学天文台(SDO)每天产生的数据量高达2TB,相当于500部高清电影。也就是说，这台'太阳望远镜'一天产生的数据量，就够你连续观看一个月的电影了！这些海量数据就像一座金矿,等待科学家们去挖掘其中蕴含的秘密。
但是，人工分析这些浩如烟海的数据几乎是不可能的任务。这时，AI就像一位勤奋的助手，帮助科学家们完成各种繁重的工作：
"火眼金睛"：自动识别太阳特征
就像人类能一眼认出照片中的猫狗一样,AI也能快速识别太阳表面的各种特征。
科学家们训练AI认出太阳黑子(太阳表面的"雀斑")、耀斑(太阳的"喷嚏")、日冕洞(太阳大气层的"窟窿")等现象。原本需要专家花费数小时才能完成的工作,AI几秒钟就能搞定。
更厉害的是,它从不知疲倦,也不会出现"走神"导致的疏漏。
"显微魔镜"：超分辨率重建
即使是最先进的太阳望远镜,拍摄的图像分辨率也会受到各种因素限制。AI却能像魔法一样,将模糊的图像变得清晰。
比如,多伦多大学的研究人员开发出的AI系统,能将地面望远镜拍摄的受大气扰动影响的太阳图像"修复"得跟太空望远镜拍摄的一样清晰。这就像给太阳戴上了一副"高倍望远镜",让科学家能观察到更多细节。
"全能翻译官"：图像转换
有时候,由于天气原因或设备限制,某些波段的太阳观测数据会出现空缺。AI在这里又显示了神奇的本领：它能将一种波段的太阳图像"翻译"成另一种波段的图像。就像你给它一张可见光下的太阳照片,它能推测出同一时刻紫外线下太阳的样子。
这种能力帮助科学家们填补了观测数据的空白,保证研究的连续性。
"快速计算器"：磁场测量
太阳表面的磁场是理解太阳活动的关键,但计算磁场强度和方向是一项极其复杂的工作。传统方法可能需要几个小时才能处理一张图像。
AI将这个过程大大加快,几分钟就能完成同样的计算,而且准确度不减。这就像给科学家们配备了一台"超级计算器",大大提升了研究效率。
这些AI助手的加入,让太阳物理研究进入了快车道。科学家们可以更快地预测太阳风暴、研究太阳周期变化,更好地保护我们的航天器和电力系统免受太阳活动的影响。
正如一位科学家所说："AI不仅是我们的助手,更像是打开新世界的钥匙,帮助我们发现太阳更多的奥秘。"
最新研究进展：计算机视觉遇上太阳大数据
2024年,新泽西理工学院和Meta等研究团队在一篇前瞻性论文“面向太阳物理大数据的计算机视觉”(Deep Computer Vision for Solar Physics Big target="_blank">
